Sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale da suoni respiratori registrati con il Pneumoscope in bambini e adolescenti con disturbi da respiro sibilante.
Zusammenfassung der Studie
I disturbi da respiro sibilante sono le malattie croniche più comuni nell'infanzia, tuttavia la diagnosi e la valutazione della gravità si rivelano spesso difficili per i genitori. Una diagnosi accurata e una valutazione del rischio degli episodi di respiro sibilante sono essenziali per una gestione ottimale e per prevenire esiti avversi. Il nostro team ha recentemente dimostrato che l'intelligenza artificiale (IA) può identificare marcatori acustici specifici dei disturbi da respiro sibilante utilizzando l'analisi dei suoni polmonari. Stiamo ora esplorando il potenziale dell'IA per valutare accuratamente la gravità della malattia. Attualmente, i medici si affidano a una combinazione di strumenti per identificare i disturbi da respiro sibilante e al pulsossimetro. Il Pneumoscope è un dispositivo tutto-in-uno che integra uno stetoscopio digitale, un pulsossimetro e un termometro, progettato per sfruttare l'intelligenza artificiale in tempo reale per diagnosticare le malattie respiratorie. Questo dispositivo consentirebbe a pazienti, genitori e operatori sanitari non medici (come infermieri e farmacisti) di rilevare gli episodi di respiro sibilante in modo più precoce e fornire assistenza tempestiva e ottimale. Inoltre, gli utenti potrebbero inviare dati registrati e analisi IA a uno specialista remoto per ulteriori indicazioni, supportando i servizi di telemedicina.
(BASEC)
Untersuchte Intervention
• Prestazione (sensibilità/specificità) dell'algoritmo Deep Breath per la diagnosi dei disturbi da respiro sibilante utilizzando il Pneumoscope,
• Valutazione della sicurezza del Pneumoscope: misurazione della possibilità di eventi avversi (AE) / effetto avverso del dispositivo (ADE), come allergia da contatto.
(BASEC)
Untersuchte Krankheit(en)
Disturbi da respiro sibilante
(BASEC)
• Informativa e consenso scritto da parte del paziente o di un rappresentante legale. • Età > 1 anno, < 16 anni • Segni e sintomi suggestivi di disturbi da respiro sibilante (BASEC)
Ausschlusskriterien
• Rifiuto del consenso • Disturbo immunitario, dischinesia ciliare primaria, storia di displasia bronchopolmonare neonatale. • Compromissione emodinamica • Mancanza di comprensione del protocollo dello studio • Controindicazioni alla classe di MD in studio, ad es. nota ipersensibilità o allergia al materiale del dispositivo. • Partecipazione a un altro studio con un farmaco sperimentale o altro MD entro 30 giorni prima e durante il presente studio (BASEC)
Studienstandort
Genf
(BASEC)
Sponsor
Prof. Alain Gervaix Hôpitaux Universitaires de Genève
(BASEC)
Kontakt für weitere Auskünfte zur Studie
Kontaktperson Schweiz
Isabelle Ruchonnet-Métrailler
+41795534169
isabelle.ruchonnet-metrailler@clutterhug.chHôpitaux Universitaires de Genève
(BASEC)
Wissenschaftliche Auskünfte
nicht verfügbar
Name der bewilligenden Ethikkommission (bei multizentrischen Studien nur die Leitkommission)
Ethikkommission Genf
(BASEC)
Datum der Bewilligung durch die Ethikkommission
05.06.2025
(BASEC)
ICTRP Studien-ID
nicht verfügbar
Offizieller Titel (Genehmigt von der Ethikkommission)
x (BASEC)
Wissenschaftlicher Titel
nicht verfügbar
Öffentlicher Titel
nicht verfügbar
Untersuchte Krankheit(en)
nicht verfügbar
Untersuchte Intervention
nicht verfügbar
Studientyp
nicht verfügbar
Studiendesign
nicht verfügbar
Ein-/Ausschlusskriterien
nicht verfügbar
nicht verfügbar
Primäre und sekundäre Endpunkte
nicht verfügbar
nicht verfügbar
Registrierungsdatum
nicht verfügbar
Einschluss des ersten Teilnehmers
nicht verfügbar
Sekundäre Sponsoren
nicht verfügbar
Weitere Kontakte
nicht verfügbar
Sekundäre IDs
nicht verfügbar
Angaben zur Verfügbarkeit von individuellen Teilnehmerdaten
nicht verfügbar
Weitere Informationen zur Studie
nicht verfügbar
Ergebnisse der Studie
Zusammenfassung der Ergebnisse
nicht verfügbar
Link zu den Ergebnissen im Primärregister
nicht verfügbar